遗传算法优化的RBF神经网络非线性时间序列预测

"这篇论文是2011年5月发表在《河北师范大学学报/自然科学版》第35卷第3期上的一篇自然科学论文，由郭兰平等作者撰写。文章探讨了一种结合遗传算法和径向基函数(RBF)神经网络的时间序列预测模型，旨在解决非线性时间序列预测中的局部极小值问题和训练速度慢的挑战。通过使用居民消费价格指数(CPI)数据进行训练和测试，该模型与传统的反向传播(BP)神经网络模型相比，表现出较高的预测精度，经过数值模拟验证了其有效性和可行性。文章被分类于计算机科学与技术领域，具有较高的学术价值。" 本文主要知识点如下： 1. **遗传算法(Genetic Algorithm, GA)**：遗传算法是一种优化技术，受到生物进化过程的启发，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最佳解决方案。在这个研究中，遗传算法用于优化RBF神经网络的参数，如中心点和宽度，以提高预测性能。 2. **径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)**：RBF神经网络是一种前馈神经网络，以径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数。它擅长处理非线性问题，尤其适合用于回归分析和预测任务。RBF神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元负责对输入数据进行非线性变换。 3. **非线性时间序列预测(Nonlinear Time Series Forecasting)**：时间序列预测是指根据历史数据预测未来的趋势，而非线性时间序列预测则涉及处理那些不能用简单线性关系描述的复杂动态系统。在经济、金融、气象等领域，非线性时间序列预测尤为关键。 4. **局部极小值问题(Local Minimum Problem)**：在神经网络训练中，梯度下降等优化方法可能因为参数空间的复杂性而陷入局部最优，而非全局最优，导致预测性能受限。遗传算法能帮助跳出局部极小值，寻找更优解。 5. **居民消费价格指数(Consumer Price Index, CPI)**：CPI是衡量消费者购买商品和服务的价格水平变化的重要指标，常用来评估通货膨胀率。在这里，CPI数据被用作训练和测试模型的实际案例。 6. **数值仿真(Numerical Simulation)**：数值仿真是一种使用计算机程序模拟实际或假设的系统行为的方法。在这项研究中，通过数值仿真验证了提出的遗传算法优化的RBF神经网络模型在CPI预测上的效果。 7. **对比分析(Comparison Analysis)**：论文通过对比基于遗传算法的RBF神经网络模型和传统的BP神经网络模型，展示了新模型的优越性，即在预测精度和训练效率上都有所提升。 8. **文献标识码(A)**：在学术期刊中，文献标识码通常分为A、B、C、D四类，A类代表基础理论和应用基础研究，表明本文属于基础科学研究的范畴。 该论文提出了一个创新性的方法，将遗传算法与RBF神经网络相结合，解决了传统神经网络在非线性时间序列预测中的局限，提高了预测的准确性和效率，并在居民消费价格指数预测中得到了验证。这种方法对于非线性时间序列预测问题提供了新的思路，具有重要的理论和实践意义。